本发明涉及一种基于服装洗护大数据的用户画像平台，可用于服装洗护类家电企业的用户画像平台建立，属于洗护大数据技术和物联网技术领域。
背景技术
随着大数据、智能家居服务的发展，人与物的交融更加全面，大数据技术正在不断向各个领域延伸，扩大应用范围。大数据产业的发展，开拓了企业获取数据来源和处理数据的方法，企业能获得更多的用户样本，使用户模型越来越精准和全面。
服装的洗涤护理作为服装全生命周期中的重要一环，其受众广、需求高。而智能服装洗护类家电作为服装洗护的重要载体，记录着用户服装洗护的行为习惯信息，每年由此而产生的数据量及其庞大，若能充分挖掘服装洗护类家电背后所潜藏的用户服装洗护行为数据，结合物联网大数据，将给用户的服装洗护带来重大变革。
用户画像可以理解为一个用户信息标签化的过程，通过用户主动或被动留下的种种数据，加工成一系列的标签，通过抽象出一个用户的信息全貌，了解用户需求、偏好的数据分析方法。目前，用户画像技术方法主要用于互联网、数据分析运营领域，而服装洗护领域的大数据并未充分发挥价值，很多洗衣机、干衣机、熨烫机等服装洗护类家电企业了解用户的服装洗护需求依然通过用户走访、问卷发放等形式，但这种形式面临着两种问题：①人力物力消耗大，且走访人数有限，难以以偏概全；②问卷题目带有诱导性，用户很容易根据调查人的思路做出非真实状况下的选择。
当前，智能化已经成为各家电企业紧随时代的发展趋势，但是，以手机为媒介的智能家电产品进入消费者家之后，真正被用户激活的不到20％，半年之后仍在使用智能家电的用户不到5％。服装护理家电企业热情高涨地投入，用户却得不到更好的洗护体验，依托于手机的智能家电正在被消费者遗弃。由此可见，智能服装洗护的发展方向将从单一、被动地响应，转化为主动满足用户的各种服装洗护需求。
用户服装洗护画像平台的提出，主要源于企业对用户服装护理需求的认知渴望，围绕企业的发展，其关注的核心问题主要有两类，“如何让用户更喜欢产品”和“如何把产品卖给合适的人”，解决该问题的重要方式就是构造用户服装洗护画像，让企业能够了解用户的服装洗护全周期，进而为用户带来更好的洗护产品和服务。
技术实现要素：
本发明的目的是：通过大数据构建用户服装洗护画像，挖掘用户的服装洗护需求，让用户获得更好的产品体验和洗护服务，为构建服装洗护物联网奠定基础。
为了达到上述目的，本发明的一个技术方案是提供了一种基于服装洗护大数据的用户画像平台，其特征在于，包括数据源层、数据采集层、数据管理层、数据挖掘层和商业模式层，其中：
(1)数据源层：将企业现有的数据获取渠道进行整合，通过整合后的渠道获取数据，并从获取的数据中探究与用户洗护数据相关的数据源；
(2)数据采集层：对数据源所获得的数据分四个类别进行采集，四个类别分别为用户数据集、交互数据集、产品数据集和外部数据集，其中：
用户数据集是指用户属性数据，用于表现用户目前的基本情况；
交互数据集是指用户与产品间发生交集，并由这种交集带来的行为记录；
产品数据集包括产品销售数据及产品性能参数；
外部数据集指除企业系统外可以获得的数据集，；
(3)数据管理层：按照亲和图的方式，在数据采集层四大类数据集的基础上，根据数据间相近关系对数据进行归纳整理并清洗输入；
(4)数据挖掘层：由数据探索部分及数据建模部分组成，数据探索部分根据研究目的在数据管理层调用相关数据，利用数据分析手段初步构建标签体系，并根据产品数据集构建产品画像，数据建模部分利用标签体系创建用户画像模型，并结合数据探索部分的产品画像，构建新品画像；
(5)商业模式层：根据数据挖掘层得到的结论，确定本企业的商业定位和运行机制，以实现企业价值。
优选地，所述数据源包括企业内部数据源及企业外部数据源。
优选地，所述企业内部数据源来源于企业管理系统、移动应用及企业官方商城；所述企业外部数据源来源于第三方销售平台、合作伙伴共享数据及物联网数据。
优选地，所述交互数据集由用户购买产品阶段的购买数据和用户使用产品阶段的使用数据构成。
优选地，所述购买数据包括由官方网站或第三方销售平台提供的销售记录；所述使用数据由用户使用的用于与产品进行交互的移动应用或产品自带的设备电脑板提供。
优选地，所述外部数据集来源于合作伙伴的共享数据、行业的平均数据或物联网数据。
优选地，所述用户数据集及所述产品数据集属于静态数据，直接用于构建标签；所述交互数据集及外部数据集为动态数据，会随时间而变化。
优选地，所述数据建模部分的核心是构建用户画像的标签体系，标签信息的关键在于权重指标，该权重指标由0至1的数值表示，即用户属于该标签的概率为多少。
优选地，由所述商业模式层的运行机制以及所述数据挖掘层的用户画像、产品画像共同建立新品画像。
本发明的另一个技术方案是提供了一种上述的基于服装洗护大数据的用户画像平台的应用，其特征在于，所述用户画像平台与物联网相互作用，当所述用户画像平台作为单一企业的挖掘平台时，物联网数据作为所述用户画像平台上的其它数据源，补充用户画像及产品画像；当所述用户画像平台融入物联网时，将补充用户服装洗护方面的数据信息。
本发明提供的平台是在用户画像技术方法的基础上，结合服装洗护大数据，划分出用户数据集、产品数据集，用户与产品间的交互数据集以及外部数据集，建立起来的大数据挖掘平台。该平台的本质是让用户画像、产品画像和新品画像都“可视化”地展现在企业面前，为企业指导创新性发展战略。
本发明具有如下有益效果：
1、产品设计：用户的差异很大，所以要进行用户细分，通过用户画像可以了解每个用户群体的关键特征，从而让研发人员在产品设计过程中抛开个人喜好，将焦点放在目标用户的需求上，研发出满足市场需求的产品。
2、精准营销：企业可以根据服装洗护画像平台上用户细分所呈现出的特征进行精准营销，投其所好对用户进行个性化推荐；另外，随着“智能制造”的发展，企业可以将产品模块拆分，由顾客自主选择下单，企业进行产品组装配送，将顾客的被动接受变为主动选择，向“高端智造”发展。
3、商业模式：用户画像可以帮助企业明确商业定位，围绕定位特征，企业的运行机制一目了然，如何整合业务系统，关键资源有哪些，如何将其运用于产品的开发设计，为企业提供最有效的盈利模式，进而实现企业的商业价值。
4、物联网：该平台的数据管理层包含着大量的用户服装洗护数据，即为用户服装洗护数据库。随着共享数据的发展，越来越多的数据库开放形成物联网，而服装洗护数据库可以补充用户服装洗护数据的空白，为构建服装洗护物联网奠定基础，同时，还能推动“万物互联”的发展。
本发明所述的用户服装洗护画像平台，打通了用户、服装、服装洗护类家电间的数据流，帮助企业在精准营销、产品设计和确定商业模式的优先级方面掌握主动权，为用户提供更好的产品和服务；同时，为构建服装洗护物联网奠定基础，实现企业的商业价值。
附图说明
图1是本实施例中一种基于服装洗护大数据的用户画像平台的结构示意图；
图2是本实施例中数据管理层的用户数据集示意图；
图3是本实施例中数据管理层的交互数据集示意图；
图4是本实施例中数据管理层的产品数据集示意图；
图5是本实施例中数据管理层的外部数据集示意图；
图6是本实施例中一种基于服装洗护大数据的用户画像平台在物联网中的应用示意图。
具体实施方式
为使本发明更明显易懂，兹以优选实施例，并配合附图作详细说明如下。
请参阅图1，本发明以洗衣机企业构建用户服装洗护画像平台为实施例，将数据架构分为五层，分别是数据源层、数据采集层、数据管理层、数据挖掘层和商业模式层，其实施方式如下：
1、数据源层：构建用户服装洗护画像的目的在于真实而全面地反映用户信息，这就需要从各个方面汇总相关数据，数据量越丰富，内容越全面，所勾勒出的用户画像就越准确。洗衣机企业首先汇总所有的数据源，其数据来源主要包括企业内部的管理数据，官方商城或第三方平台的产品及销售数据，移动应用数据，合作伙伴的共享数据及其它外部数据等，不同企业根据实际情况而定。
2、数据采集层：根据数据源所获得的大量数据，按四个大类进行采集，分别是用户数据集、交互数据集、洗衣机数据集和外部数据集。
3、数据管理层：按照亲和图的方式，在数据采集层四大类数据集的基础上，根据数据间相近的关系进行归类整理，包括用户数据集、交互数据集、洗衣机数据集和外部数据集，其主要内容如下：
a)用户数据集：请参阅图2，用户属性数据作为用户最原始的数据，可以表现用户目前的基本情况，任何企业都希望具体而全面地了解用户，但是，企业能获得的用户信息并不多，因为其中涉及到用户隐私，对于无法获得的数据，可以通过数据标签进行推测。
b)交互数据集：请参阅图3，交互是指用户与洗衣机间发生交集，并由这种交集带来的行为记录。交互数据集主要由两个部分组成，分别是用户购买洗衣机阶段和用户使用洗衣机阶段。用户购买洗衣机阶段，其行为数据主要由官方网站或第三方销售平台记录，从中企业可以了解到用户的产品偏好，购买途径及收货地址等信息；用户使用洗衣机阶段，其行为数据主要由移动应用或洗衣机的设备电脑板提供，从中企业可以了解到用户的服装洗护习惯、洗护需求、洗涤频率和洗涤周期等。
c)洗衣机数据集：请参阅图4，洗衣机数据集包括销售情况、基本参数、洗衣能力和其它参数，其来源于企业内部的产品管理系统、网站销售界面。其中，洗衣机属性是静态数据，可以作为标签直接用于构建洗衣机画像，销售数据可以直观反映该款洗衣机的受欢迎程度。虽然洗衣机数据集不直接与用户的特征相关，但作为洗护画像平台的数据补充，能更直观地展示用户与洗衣机之间的关系。
d)外部数据集：请参阅图5，外部数据集是除企业系统以外可以获得的数据集，其获得的途径多样，可能来源于合作伙伴的共享数据、行业的平均数据或物联网数据，企业可以根据自己的业务需要，在外部数据中添加重要数据，以便在洗护画像群的基础上了解更全面的信息。
4、数据挖掘层：根据企业的研究目的，从数据管理层调取相应的数据，通过文本挖掘、机器学习等方式，初步构建标签体系，每个标签有相应的算法，标签是由0～1的数值表示，即用户属于该标签的概率为多少，标签的权重可能随时间的增加而减少，如一个用户使用童锁的行为权重为1.0，使用婴童模式洗涤的行为权重为0.95，衰减因子为0.9，则该用户家有幼儿的概率＝1*0.95*0.9＝0.85。通过构建标签体系，用户将拥有很多标签，由此，企业可以清楚地知道自己的用户是呈现什么特征的群体，然后结合该特征人群所购的洗衣机基本参数、洗衣能力、购买方式等数据，构建新的洗衣机画像；
5、商业模式层：当企业找出自己的现有用户和潜在用户，锁定某用户群的特定需求，把好钢用在刀刃上，就可以完成商业模式的第一步，即商业定位。洗衣机企业围绕定位特征设置运行机制，找到关键资源，整合业务系统，将其运用于产品的设计开发，发展最有效的盈利模式，进而实现企业的商业价值。
本实施例中的一种基于服装洗护大数据的用户画像平台将用户画像、产品画像、新品画像“可视化”地展现在企业面前，为企业指导创新性发展战略，在满足顾客需求、为顾客创造价值和实现企业价值最大化之间构造一座桥梁，实现：
产品设计：在这个平台上，打通了用户、服装、服装洗护类家电三者间的关系，直观展现什么类型的用户有什么样的服装洗护特征，喜欢什么样的现有产品，根据用户画像和原产品画像的信息汇总，结合商业模式层的信息回流，综合判断企业现有的关键资源、业务形态等，建立新的产品画像。
精准营销：企业可以根据用户的洗涤习惯和洗护需求，推送相关的衣物洗护产品或高端衣物洗护服务，还可以找到需求和行为相似的用户，进行产品的交叉互推，提升用户的服务体验。另外，随着“智能制造”的发展，企业还可以将产品模块拆分，由顾客自主选择下单，企业进行产品组装配送，将顾客的被动接受变为主动选择，向“高端智造”发展。
信息共享：通过用户服装洗护画像，洗衣机企业打破原本数据分散的局面，充分整合企业内部和外部的数据信息，无论是市场部门还是研发部门等都可以及时在平台上发布或了解最新的数据信息，让企业的所有成员都能了解用户群体的关键特征，为共同的目标努力。
物联网：请参阅图6，“万物互联”是时代发展的趋势，智能家居是物联化的体现，通过用户与洗衣机之间的交互，构建用户服装洗护画像平台，以相同的模式还可以构建用户干衣画像平台、用户熨衣画像平台和用户020洗衣画像平台。它们在本质上都是建立用户与服装洗护类家电关联的画像平台，当企业有能力将这四部分数据整合到一个服装洗护平台时，其产品和用户间的数据就可以构筑成服装洗护物联网，从而使企业能真正全面而深刻地洞察用户服装洗护的全过程，而这也正是“万物互联”下不可或缺的一部分。